Regressão em séries temporais financeiras com RNN: um estudo com milho futuro

Abstract

Investimentos no mercado financeiro representam uma parcela significativa na economia de todo pais. No Brasil o interesse da população nessa área cresceu muito nos últimos anos, se tornando cada vez mais um foco de pesquisas para aplicações nesse setor. O presente trabalho busca utilizar redes neurais LSTM na previsão de preços de uma série temporal financeira. Serão apresentados conceitos do mercado financeiro e de aprendizagem de máquina para fundamentar o trabalho. Foram propostos modelos para avaliar a dependência temporal para a previsão dos preços bem como para avaliar o impacto de indicadores técnicos e séries exógenas como variáveis independentes para compor a predição. O estudo foi feito utilizando a série temporal do milho futuro, um derivativo agrícola negociado na bolsa de valores.

The financial market is an important part of every country’s economy. Brazilians interest in this sort of investment increased a lot in the last years, so as the number of researches and applications related to this task. This work investigates the use of LSTM neural networks to forecast the prices of a financial time series. A theoretical background regarding the financial market and machine learning concepts will be presented to support the work. Models were proposed to evaluate the time dependence for price forecasting as well as to evaluate the impact of technical indicators and exogenous series as independent variables to compose the prediction. The study was done using the future corn time series, a stock-traded agricultural derivative.